Geração de texto

Como funciona a geração de texto

Os modelos de geração de texto funcionam normalmente através da previsão da palavra seguinte (ou token) numa sequência, tendo em conta as palavras anteriores. São treinados em conjuntos de dados maciços que incluem texto de sítios Web, livros, artigos e outras fontes. Durante o treino, o modelo aprende as relações estatísticas entre palavras, estruturas de frases e significados semânticos. Os principais passos envolvem:

1. Pré-processamento de dados: O texto em bruto é limpo e preparado para o modelo, envolvendo frequentemente a tokenização, em que o texto é dividido em unidades mais pequenas (palavras ou sub-palavras).
2. Formação de modelos: O modelo, muitas vezes construído usando frameworks como PyTorch ou TensorFlowprocessa os dados de entrada e ajusta os seus parâmetros internos(pesos do modelo) para minimizar a diferença entre as suas previsões e as sequências de texto reais nos dados de treino. Arquitecturas como a GPT (Generative Pre-trained Transformer) utilizam mecanismos como a auto-atenção para compreender as dependências de longo alcance no texto, tal como detalhado no artigo seminal"Attention Is All You Need".
3. Inferência: Uma vez treinado, o modelo pode gerar texto começando com um prompt inicial (ou texto semente) e prevendo iterativamente o próximo token mais provável até que um comprimento desejado ou uma condição de paragem seja atingida. Técnicas como a pesquisa de feixes podem ser utilizadas para explorar várias sequências potenciais.

Aplicações no mundo real

A geração de texto alimenta inúmeras aplicações em vários domínios:

• Criação de conteúdos: Ajuda os redactores gerando rascunhos de artigos, textos de marketing, e-mails ou histórias criativas. As empresas utilizam ferramentas como Jasper ou Copy.ai para a criação automática de conteúdos.
• Chatbots e assistentes virtuais: Permite conversas mais naturais e envolventes em bots de apoio ao cliente, assistentes virtuais como a Siri ou a Alexa e aplicações interactivas. Plataformas como o Google Dialogflow aproveitam a geração de texto para a IA de conversação.
• Geração de código: Ajuda os programadores sugerindo fragmentos de código ou gerando funções inteiras com base em descrições de linguagem natural, como se vê em ferramentas como o GitHub Copilot.
• Tradução automática: Embora se concentrem principalmente na tradução, os sistemas avançados de tradução automática incorporam frequentemente capacidades generativas para a fluência.

Geração de texto vs. conceitos relacionados

É importante distinguir a Geração de Texto de outras tarefas de PNL:

• Sumarização de textos: Procura condensar um texto mais longo numa versão mais curta, mantendo a informação chave. A geração de texto pode ser utilizada para a sumarização abstrata, mas a tarefa principal é a condensação e não a criação de novos textos a partir de um prompt.
• Análise de sentimento: Foca-se na identificação do tom emocional (positivo, negativo, neutro) expresso num texto, o que é uma tarefa de classificação e não de geração.
• Resposta a perguntas: Envolve a recuperação ou geração de respostas específicas a perguntas com base no contexto fornecido. Embora a geração possa estar envolvida, o objetivo é a recuperação ou síntese de informação e não a criação de texto aberto.
• Texto para imagem: Gera conteúdo visual (imagens) com base em descrições textuais, fazendo a ponte entre a linguagem e a visão, em vez de gerar texto propriamente dito. Vê modelos como o Stable Diffusion.
• Visão por computador (CV): Lida com a interpretação e compreensão da informação visual do mundo, incluindo tarefas como a deteção de objectos realizada por modelos como Ultralytics YOLOque é fundamentalmente diferente do processamento e geração de linguagem.

A geração de texto é um campo em rápida evolução, com a investigação em curso centrada na melhoria da coerência, na redução das alucinações e no aumento da controlabilidade. Recursos de organizações como a OpenAI e plataformas como a Hugging Face fornecem acesso a modelos e ferramentas de última geração.